La estadística inferencia se trata de plantear un estudio en el ámbito sanitario para establecer relaciones entre variables. Al inferir nunca tienes la seguridad se que toda la población a la que estas estudiando te de unos resultado absolutos, es decir, que existe cierto error aleatorio y permite generalizar los datos de una muestra (estimaciones, desiciones, predicciones y otras generalizaciones). Se basa en la teoría de las probabilidades y trabaja con los datos que le propociona la estadística descriptiva. Para ello, hay que tener en cuenta una serie de términos:
- Población de estudio: conjunto de pacientes o individuos sobre los que queremos sacar la conclusión del estudio.
- Muestra de estudio: conjunto de individuos concretos que participan en el estudio.
- Tamaño muestral: al numero de individuos de la muestra
- Inferencia estadística: conjunto de procedimientos estadísticos que permiten pasar de los particular (muestra) a lo general (población).
- Técnicas de muestreo: procedimientos que permiten elegir muestras de tal forma que éstas reflejen las características de la pobación, de forma que evitemos el mayor número de sesgos.
- Muestreo probabilístico: Cuando elegimos un procedimiento al azar y evaluamos el error.
- Error aleatorio probabilístico:es el error asociado a esa medida de muestreo probabilístico.
- Muestreo no probabilístico: en este caso podemos evaluar el error aleatorio, el cual es evitable.- Error aleatorio no probabilístico: error asociado al muestreo no probabilítico
Hay que recordar que en el muestreo propabilístico, siempre que trabajemos con muestras, aunque sean represntativas (un parte de la población), se debe asumir un cierto error.
Cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, más se favorece la reducción del error aleatorio por probabilidad.
Además, la estadísta indiferencial conlleva un proceso en el correspondiente estudio de investigación.
Para ello, hay que seguir una serie de pasos principales:
1. Planteamiento del problema o cuestión.
2. Elaboración de un modelo teórico.
3. Extracción de la muestra (se aplica alguna técnica de muestreo).
4. Tratamiento de los datos (eliminamos errores y tabulamos los datos).
5. Estimación de parámetros con determinadas técnicas.
6. Contraste de hipótesis.
7. Conclusiones del estudio.
CÁLCULO DEL ERROR ESTÁNDAR: Es la medida que trata de captar la variabilidad de los valores del estimador. En este cálculo mide el grado de variabilidad en los valores del estimador en las distinas muestras de un determinado tamaño que se pueda tomar de una población. Depende de si el estimador se trata de una media o de una proporción (frecuencia relativa), la fórmula será la siguiente:
- Para medias: - Para frecuencia relativa: 
De ambas fórmulas podemos deducir que cuanto menor sea el error estándar de un estimador, mayor fiabilidad tiene el valor de la muestra.
Seguiremos con más entradas. Esto es todo por el momento. ¡Feliz día a todos!
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